Pseudonimização
Pseudonimização é o processo de substituir informações que identificam uma pessoa por códigos, chaves ou identificadores artificiais. O objetivo é reduzir o risco de exposição direta dos titulares, mantendo a utilidade dos dados para análise e treinamento de modelos de IA.
Embora aumente a proteção, a pseudonimização não torna os dados anônimos. A reidentificação é possível caso exista uma chave, tabela ou informação auxiliar que permita voltar ao titular original. Por isso, a LGPD considera pseudonimização como uma camada adicional de segurança, mas não como anonimização plena.
Como funciona na prática
A técnica funciona ao separar dois elementos:
O conjunto de dados que será usado pelo sistema de IA.
O mapa de correspondência que liga cada código ao titular real.
Apenas equipes autorizadas podem acessar essa tabela de referência, que deve estar protegida por controles rigorosos.
Métodos comuns
Geração de IDs aleatórios
Cada pessoa recebe um identificador artificial sem vínculo direto com informações pessoais.
Hashing com sal
Transformação criptográfica de dados sensíveis, adicionando um sal para dificultar reidentificação.
Tokenização
Substituição de dados sensíveis por tokens que mantêm estrutura e formato, útil para integrações.
Diferença para anonimização
A pseudonimização reduz exposição, mas não elimina o vínculo com o titular.
Pseudonimização
Reversível
Ainda é considerada tratamento de dado pessoal
Requer controles fortes para evitar vazamentos
Anonimização
Irreversível
Deixa de ser dado pessoal segundo a LGPD
Pode ser usada com menos restrições em IA
A distinção é fundamental em projetos de IA, especialmente quando o modelo é treinado com dados sensíveis ou de grande volume.
Por que é importante em projetos de IA
A pseudonimização permite que modelos sejam treinados em dados reais sem expor informações diretamente identificáveis. Isso reduz riscos, facilita auditorias e atende a exigências de segurança previstas na LGPD.
Ela também é usada quando o modelo precisa manter vínculo indireto com o titular para atualizações futuras, análises de desempenho ou integração com sistemas internos.
Limitações e cuidados
A pseudonimização não resolve todos os problemas. Mesmo sem nomes ou CPFs, combinações específicas de atributos podem levar à reidentificação. Por isso, é essencial ter:
Medidas técnicas
Criptografia robusta
Armazenamento separado da tabela de referência
Controle de acesso estrito
Monitoramento contínuo
Medidas organizacionais
Políticas de governança
Treinamento de equipes
Auditorias periódicas
Pseudonimização é uma etapa importante, mas deve fazer parte de um conjunto maior de controles.